ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਰਿਸਰਚ ਦਾ ਏਆਈ ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਗਰੁੱਪ - ਆਟੋਜੇਨ ਏਜੰਟ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਫਾਰਾ ਕੰਪਿਊਟਰ-ਵਰਤੋਂ ਏਜੰਟ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਲਗਭਗ 50-ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਇਕਾਈ - ਆਪਣੇ ਅੰਤ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਈ ਹੈ, ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਖੋਜਕਰਤਾ ਜੌਨ ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਖਾਤੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜਿਸਨੇ 2023 ਵਿੱਚ MSR ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਮੂਹ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕੀਤਾ। ਪੁਨਰਗਠਨ ਨੇ ਆਪਣੇ ਖੋਜ ਏਜੰਡੇ ਲਈ ਕੋਈ ਘਰ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ। ਪੋਸਟ ਨੇ ਇੱਕ ਨਸ ਮਾਰ ਦਿੱਤੀ: ਇਹ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ 300 ਤੋਂ ਵੱਧ ਅੰਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈਕਰ ਨਿਊਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਜੇ ਤੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖਾਤਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜ ਤੋਂ ਸਕੇਲਿੰਗ ਵੱਲ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਲੈਬ ਦੇ ਅੰਦਰ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਵਪਾਰਕ ਖਬਰਾਂ ਕਵਰੇਜ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ।
ਕੀ ਏਆਈ ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਨੇ ਬਣਾਇਆ
ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਨੇ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦੇ ਜਾਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ, ਜਦੋਂ ਉਸਨੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ ਕਿ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਏਆਈ ਖੋਜ ਨੂੰ ਐਮਐਸਆਰ ਦੇ ਰਵਾਇਤੀ ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। "ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਫੋਕਸ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਜੋ ਕਿ ਦੂਜੇ ਖੋਜ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੀ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਏ ਗਏ ਇੱਕ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਇਹ ਦੇਰੀ ਅਤੇ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੀ," ਉਹ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇੱਕ ਇਕੱਲੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਇਸ ਲਈ ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਸੋਚ ਵਾਲੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੇ ਲਗਭਗ 50 ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਉਪ-ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕੀਤਾ, ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਨਾ ਤਾਂ ਉੱਪਰ-ਹੇਠਾਂ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਹੇਠਾਂ-ਉੱਪਰ ਪਰ "ਕਿਧਰੇ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ" ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ। ਸਮੂਹ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਆਟੋਜੇਨ, ਮਲਟੀਪਲ ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਅਤੇ ਫਰਾ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ-ਵਰਤੋਂ ਏਜੰਟ। ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਦੇ ਦੱਸਣ ਵਿੱਚ, "ਏਆਈਐਫ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ।"
ਗਰੁੱਪ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਖੋਜ ਘੱਟ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਹੀ ਸੀ। ਨਿਊਯਾਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਟੁਕੜੀ ਨੇ ਉਸ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕੀਤਾ ਜਿਸਨੂੰ ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਨਵੀਂਆਂ ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ "ਨੈਕਸਟ ਲੇਟੈਂਟ" ਉਦੇਸ਼ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਓਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਜਿਸਨੂੰ ਡੀਓਨ 3 ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੂਓਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ "ਪੂਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ" ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਵਰਤੀ ਦੁਆਰਾ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸਮੂਹ ਨੇ ਬਾਕੀ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਰਿਸਰਚ ਦੇ ਨਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਸਾਰੇ MSR ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੋਨੋਰੇਪੋ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਉਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਦੀ COLM ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਕਿਨਾਰੇ-ਸਕੇਲ ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਕੋਡਬੇਸ ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ - ਇੱਕ ਵੇਰਵੇ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਮੂਲੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਉਹ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਮਾਡਲ-ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿੰਨੀ ਮਿਹਨਤ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਦਿਆਂ ਕਿ ਤਿੰਨ ਹੋਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮਾਂ ਸਾਂਝੀ ਬੁਨਿਆਦ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸਨ।
ਸਤੰਬਰ ਰੀਓਰਗ
ਸਤੰਬਰ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਨੇ ਏਆਈ ਫਰੰਟੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਉਤਪਾਦ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ, ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਨੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ, ਇਸ ਕਦਮ ਨੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਦਿੱਤੀ: ਦੋ AI ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕੋਲ ਦੂਜੀਆਂ ਦੀ ਘਾਟ ਸੀ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਵਿਲੀਨਤਾ ਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਏਆਈ ਦੀ ਸਾਬਕਾ ਇਨਫਲੇਕਸ਼ਨ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਬਾਰੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, "ਉੱਥੇ ਮੁੱਖ ਫਲਸਫਾ ਸਕੇਲਿੰਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਮਲਾਵਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਨਹੀਂ," ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਟੀਮ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਜੋ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਵਿੱਚ ਸਟਾਰਟਅਪ ਇਨਫਲੈਕਸ਼ਨ ਏਆਈ ਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਈ, ਜੋ ਹੁਣ ਇਸਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਿੱਚ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਦਾ ਉਸ ਦਾ ਫਰੇਮਿੰਗ ਧੁੰਦਲਾ ਹੈ: ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ "ਸਕੇਲ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ ਖੋਜ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ," ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸਕੇਲਿੰਗ-ਪਹਿਲੀ ਸੰਸਥਾ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਉਹ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ, ਏਆਈ ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੰਮ ਤੋਂ "ਕਾਫ਼ੀ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦੂਰ" ਹੈ - ਅਤੇ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਬੇਮੇਲ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਵਾਗਤ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੀ। "ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਬੂਤ ਸਨ ਕਿ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ," ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ "ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।" ਉਹ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਦੇ ਆਪਣੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਖਸ਼ਦਾ, ਸਿਰਫ ਸਕੇਲਿੰਗ-ਸਿਰਫ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਗਲਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਪੂਰੀ ਦਲੀਲ ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜ ਬਨਾਮ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਤੋਂ ਪਰੇ
ਇਹ ਲੇਖ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਉਦਯੋਗ ਬਹਿਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਫਰੰਟੀਅਰ ਲੈਬ ਉਤਪਾਦ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਅਸਲ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਉਤਪਾਦ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਅਗਵਾਈ ਹੇਠ ਏਆਈ ਖੋਜ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਇਕੱਲਾ ਹੈ, ਪਰ ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਦਾ ਖਾਤਾ ਮਕੈਨਿਕਸ ਬਾਰੇ ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਾਸ ਹੈ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਉਤਪਾਦਕ ਸਮੂਹ ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਾ ਤਾਂ ਕੋਈ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪੁਨਰਗਠਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਵਾਗਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਸਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਲੀਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਹੈਕਰ ਨਿਊਜ਼ 'ਤੇ ਚਰਚਾ, ਜਿੱਥੇ ਪੋਸਟ ਨੇ ਸੈਂਕੜੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਖਿੱਚੀਆਂ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਤਣਾਅ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ - ਕੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪੋਸਟਮਾਰਟੀਆਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ AI ਖੋਜ ਦੀ ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਗਲਤੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੈਬ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਾਭਾਂ ਲਈ ਟਿਕਾਊ ਵਿਧੀਗਤ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਟਿੱਪਣੀਕਾਰਾਂ ਨੇ ਇਸ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਨੂੰ ਵੀ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਕਿ ਆਟੋਜੇਨ, ਏਆਈ ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਦੇ ਦਸਤਖਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਨੇ ਏਜੰਟ-ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜੋ ਹੁਣ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਆਈ ਰੋਡਮੈਪਾਂ ਉੱਤੇ ਹਾਵੀ ਹੈ।
ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਲਈ, ਐਪੀਸੋਡ ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਫੁਟਨੋਟ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਏਆਈ ਦੇ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਕੈਡੈਂਸ 'ਤੇ ਆਪਣੀ AI ਰਣਨੀਤੀ ਦਾਅ 'ਤੇ ਲਗਾਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਲੀਨ ਸੰਗਠਨ ਬਦਤਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰੇਗਾ। ਉਸਦੀ ਚਿੰਤਾ ਹੋਰ ਤੰਗ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਇਸ਼ਾਰਾ ਹੈ: ਕਿ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ - ਲੋਕ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪਹੁੰਚਾਂ ਲਈ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ - ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਕੇਲਿੰਗ-ਪਹਿਲੀ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਲਈ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਾ ਤਾਂ ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਦੀ ਪੋਸਟ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਉਹ ਪੁਨਰਗਠਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅੱਜ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਾਈਕਰੋਸੌਫਟ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਜੋ ਸਕੇਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਵਿੱਚ ਹੈ; ਖੋਜ ਜੋ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ, ਪ੍ਰੋਬੇਸ਼ਨ 'ਤੇ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੈਂਗਫੋਰਡ ਇਸ ਨੂੰ ਪੋਸਟ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਏਆਈ ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਦਾ ਅੰਤ ਹੈ - ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਏਆਈ ਖੋਜ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਦਲੀਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ।
AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ
AI ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੈਬਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲਏ ਗਏ ਫੈਸਲੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Microsoft ਦੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ [AI ਨਿਊਜ਼ ਕਵਰੇਜ] (https://aibuzzwire.news) ਵਿੱਚ ਹਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।
ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →
